Blog

Sichern Sie sich eine Datenqualität, die sich auszahlt

Vielleicht kennen Sie das Zitat: „Qualität ist Wert, der sich bezahlt macht?“ Beim Thema Datenqualität ist das auf jeden Fall so: Denn während es am effizientesten ist, Daten gleich bei der Eingabe zu qualifizieren, kostet es rund das zehnfache, sie später zu bereinigen und beschert schmerzhafte Verluste, wenn sie unkorrigiert bleiben. Aufgrund der Irrläufer und Bounces, die aus einer minderen Datenbasis resultieren, entgehen Ihnen echte Chancen auf neue Kunden.

Datenqualität

Es gibt drei wesentliche Säulen zur Aufrechterhaltung der Datenqualität: die Auflösung von Datensilos, die Synthese von Daten für das strategische Marketing sowie die Bereinigung veralteter und doppelter Datensätze.

Datensilos aufzulösen ist entscheidend

Mit der Vielzahl an Touchpoints, die Kunden mit Ihrem Unternehmen verbinden, ist es heute wichtiger denn je, dass diese verschiedenen Berührungspunkte eine Verbindung herstellen und dadurch ein geschlossenes Markenerlebnis gewährleisten können. Stecken die Daten jedoch in Abteilungen fest und werden untereinander nicht ausgetauscht, haben Sie als Marketer kaum eine Chance, ein konsistentes Markenerlebnis zu kreieren.

Wenn alle Datenströme zusammenlaufen ist der Grundstein auf dem Weg zur Single Customer View und einer gesteigerten Datenqualität gelegt

Die zentrale Bündelung aller Kundendaten gibt Ihnen ein viel umfassenderes Bild davon, wonach Ihre Kunden suchen, was sie wirklich wollen. Und erst das wiederum ermöglicht es Ihnen, Ihre Marketingmaßnahmen strategischer zu gestalten, Kunden und ihr Verhalten besser zu verstehen und folglich auch mehr Einblicke zu haben, wie Sie wirklich relevante Botschaften am besten platzieren. Letztlich ermöglichen zentralisierte Daten das Generieren eines viel stärkeren ROMI.

Doch es gibt auch so etwas wie zu viele Daten: wenn sie doppelt vorliegen

Doppelte Datensätze treten zum Beispiel auf, wenn Kunden ihren Namen ändern, umziehen oder zweimal angelegt wurden – einmal falsch, zum Beispiel mit einem Schreibfehler im Namen und noch einmal mit der richtigen Schreibweise. So kann es vorkommen, dass der gleiche Kunde doppelt in einer Kampagne enthalten ist und die gleiche Post zweimal erhält. Für Sie ist das nicht nur teuer, sondern wirkt sich auch negativ auf das Image Ihrer Marke aus.

Die Einführung einer Customer Data Platform (CDP) hilft dabei, die Datenqualität auf ein hohes Niveau zu bringen

Eine CDP ist mehr als eine Kundendatenbank. Via Standard-Konnektoren sorgt sie für die Zusammenführung, Aggregation und Persistenz von Daten, ebenso wie für ein Identitäts-Matching. So ermöglicht Ihnen eine CDP, Best Practices für die Datenqualität zu automatisieren und stellt vollständige, integrierte, aktualisierte sowie bereinigte Daten sicher.

Eine CDP sammelt sowohl anonyme als auch bekannte Benutzerprofile und führt sie in einem automatisierten Prozess in Echtzeit zu einem zentralen Datensatz zusammen. Und das funktioniert so: Mittels Machine Learning werden zwei auf den ersten Blick unterschiedliche Datensätze probabilistisch abgeglichen, um so wirklich vollständige Kundenprofile zu erstellen. Kundendaten werden dabei aus allen relevanten Quellen gesammelt und zusammengeführt, um hochintelligente und zentralisierte Segmente aufzubauen, die für Ihre Marketingmaßnahmen an alle Kanäle weitergeleitet werden können.

Kunden- und Lead-Aktivierungen können so über alle Ihre vernetzten Touchpoints erfolgen und neue Events werden in Echtzeit aufgezeichnet. Somit entsteht die begehrte 360°-Sicht, die einen wertvollen Kundendialog erst möglich macht.

Eine CDP ermöglicht, Daten zusammenzuführen, eine einheitliche Sicht zu schaffen und so die Datenqualität zu steigern

Eine CDP macht es also einfach, Verluste aus einer minderen Datenqualität zu vermeiden. Wie Qualität im Allgemeinen, so zahlt sich auch die Investition in Daten aus. Sie wollen Ihre Datenqualität steigern und mehr erfahren? Dann kontaktieren Sie uns gerne!

Weitere spannende Themen im Blog

Decision Intelligence, Key-Work

Decision Intelligence – Fundament für datenbasierte und schnellere Entscheidungen

Weiterlesen
Customer Analytics, Case Study, Key-Work

Customer Analytics – Erfolgreiches Projekt mit Bosch Car Services

Weiterlesen
Customer Lifetime Value, Key-Work

Customer Lifetime Value (CLV) – Strategische Bedeutung und Tipps zur Optimierung

Weiterlesen